宋朋高 孫立珂 趙中原

(北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，北京 100876)

0 引言

通感融合(Integrated Sensing and Communication，ISAC)是將通信系統(tǒng)的通信功能同雷達(dá)的感知功能進(jìn)行融合，從而共享軟硬件資源實(shí)現(xiàn)無(wú)線感知和通信功能的技術(shù)[1]。標(biāo)準(zhǔn)化方面，許多公司、高校等機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)架構(gòu)[2]、波形設(shè)計(jì)[3]以及波束管理[4]等方面對(duì)通感融合技術(shù)進(jìn)行了大量研究。通感融合可以進(jìn)一步提高通信和感知的協(xié)同性能，通信系統(tǒng)可以提高感知功能的準(zhǔn)確度、時(shí)效性等；同時(shí)，感知功能也能幫助通信系統(tǒng)預(yù)測(cè)用戶(hù)位置，從而提升通信系統(tǒng)性能。通感融合技術(shù)有著廣泛的應(yīng)用前景，在智慧交通、感知輔助通信等許多場(chǎng)景中都有通信與感知的雙重需求。未來(lái)進(jìn)一步的通感融合技術(shù)研究需要仿真結(jié)果作為支撐，本文設(shè)計(jì)了通感融合的鏈路級(jí)仿真平臺(tái)來(lái)支撐對(duì)通感融合中可能研發(fā)的新技術(shù)進(jìn)行可行性與性能評(píng)估。

1 系統(tǒng)模型及通感融合方案

1.1 場(chǎng)景分析

仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)的應(yīng)用為高速公路場(chǎng)景，在高速公路場(chǎng)景中，基站固定在道路中央龍門(mén)架上，通信目標(biāo)與感知目標(biāo)均為行駛中的車(chē)輛?；竟ぷ髟诤撩撞l段，基站承擔(dān)通感融合信號(hào)發(fā)射及雷達(dá)感知信號(hào)接收的功能。通信用戶(hù)與感知目標(biāo)為不同的對(duì)象，因此通信用戶(hù)與感知目標(biāo)的位置與速度可以不同。高速公路場(chǎng)景中的業(yè)務(wù)需求及評(píng)估指標(biāo)如表1所示。

表1 平臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求

1.2 雷達(dá)感知原理

在正交頻分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系統(tǒng)中，假設(shè)發(fā)送端的調(diào)制符號(hào)系列為dTx(μ,n)。在接收器中，以相反的順序執(zhí)行相同的步驟，恢復(fù)到調(diào)制信號(hào)dRx(μ,n)。

在雷達(dá)接收端，接收的回波信號(hào)為y(t)，則

×exp(j2πfn(t-τ0))exp(j2πfDt)

(1)

由式(1)可以看出，對(duì)于固定的OFDM符號(hào)μ，多普勒頻率fD對(duì)不同的子載波沒(méi)有單獨(dú)影響，而傳輸時(shí)延τ0則會(huì)在不同子載波上產(chǎn)生線性相移；對(duì)于固定的子載波n，傳輸時(shí)延對(duì)不同的OFDM符號(hào)沒(méi)有單獨(dú)影響，而多普勒頻率則會(huì)在不同OFDM符號(hào)上產(chǎn)生線性相移。即反射物體引入的距離和多普勒對(duì)調(diào)制符號(hào)具有完全正交的影響。距離僅沿頻率軸引入線性相移，多普勒則僅沿時(shí)間軸引入線性相移。因此，可以使用合適的處理算法獨(dú)立地恢復(fù)距離和多普勒。

對(duì)于單個(gè)調(diào)制符號(hào)，移動(dòng)物體對(duì)于dRx(μ,n)的影響可以量化為

(2)

為了獲得更具描述性的表示，調(diào)制符號(hào)幀現(xiàn)在被視為一個(gè)矩陣，其中每一列代表一個(gè) OFDM 符號(hào)，每一行代表一個(gè)子載波，則

(3)

(4)

1.2.1 目標(biāo)距離估計(jì)原理

在式(4)中，距離R轉(zhuǎn)換為調(diào)制符號(hào)之間沿頻率軸的線性相移。評(píng)估到反射物體的距離最方便的方法是計(jì)算kR(n)的離散傅立葉逆變換[5]：

k=0,…,Nc-1

(5)

1.2.2 目標(biāo)速度估計(jì)原理

同理，速度v轉(zhuǎn)換為子載波之間沿時(shí)間軸的線性相移。評(píng)估感知目標(biāo)的速度最方便的方法是計(jì)算kD(n)的離散傅立葉變換。

l=0,…,Nsym-1

(6)

通過(guò)對(duì)IDFT[kR(n)]及DFT[kD(μ)]向量分別求峰值，即可推出感知目標(biāo)到雷達(dá)的距離及相對(duì)速度。

2 鏈路級(jí)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)與仿真流程

通感融合鏈路級(jí)仿真平臺(tái)基于5G NR標(biāo)準(zhǔn)和Matlab開(kāi)發(fā)環(huán)境。平臺(tái)采用具備優(yōu)良通信和感知性能特性的循環(huán)前綴正交頻分復(fù)用(Cyclic Prefix-OFDM，CP-OFDM)通感融合信號(hào)波形，并建立無(wú)線通信和雷達(dá)感知信道模型，支持基站與用戶(hù)下行數(shù)據(jù)信道的無(wú)線通信，同時(shí)基站對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行雷達(dá)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)速度、距離和方位等信息感知的鏈路級(jí)仿真性能評(píng)估。平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)與仿真流程如圖1所示，主要功能可以分為無(wú)線通信和雷達(dá)感知兩部分。其中，上半部分為基站對(duì)回波信號(hào)的雷達(dá)感知流程，下半部分為基站與用戶(hù)下行數(shù)據(jù)信道的無(wú)線通信流程。平臺(tái)總體采用模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思路，架構(gòu)清晰，搭建簡(jiǎn)便，具備較好的系統(tǒng)擴(kuò)展性。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)與仿真流程圖

2.2 發(fā)射信號(hào)設(shè)計(jì)

在基站發(fā)射端，采用5G NR的CP-OFDM通感融合信號(hào)波形。在時(shí)域中，一個(gè)無(wú)線幀長(zhǎng)度為10 ms，包含10個(gè)長(zhǎng)度為1 ms的子幀。一個(gè)子幀內(nèi)的時(shí)隙數(shù)取決于系統(tǒng)的子載波間隔(Subcarrier Spacing，SCS)，若子載波間隔為15×n kHz，則一個(gè)子幀可分割為2n個(gè)時(shí)隙。其中，每個(gè)時(shí)隙包含14個(gè)CP-OFDM符號(hào)，其中，第0個(gè)和第7個(gè)為長(zhǎng)符號(hào)，其CP長(zhǎng)度會(huì)長(zhǎng)于其余CP-OFDM符號(hào)。

在頻域，12個(gè)連續(xù)的子載波構(gòu)成一個(gè)物理資源塊(Physical Resource Block，PRB)。NR最大可支持400 MHz系統(tǒng)帶寬，在TS 38.101[6]中規(guī)定了固定系統(tǒng)帶寬及SCS下的PRB數(shù)量，即當(dāng)系統(tǒng)帶寬和SCS確定時(shí)，可用的子載波數(shù)也是確定的。

2.3 無(wú)線信道及感知目標(biāo)建模

無(wú)線通信信道采用協(xié)議38.901規(guī)定的CDL-D信道模型[7]，感知信道采用雙向信道，即從雷達(dá)至目標(biāo)車(chē)輛，并經(jīng)目標(biāo)車(chē)輛反射再返回至雷達(dá)過(guò)程中通感融合信號(hào)所經(jīng)歷的信道。感知信道受到大尺度衰落影響，被目標(biāo)車(chē)輛反射的一體化回波信號(hào)再經(jīng)過(guò)空間中散射體的散射，在到達(dá)雷達(dá)接收機(jī)時(shí)其信號(hào)強(qiáng)度已經(jīng)很小了，因此在計(jì)算和仿真時(shí)可以近似忽略。因此，雷達(dá)信道只考慮視距(Line of Sight，LOS)徑。

由1.2節(jié)可知，對(duì)目標(biāo)速度及位置進(jìn)行感知需要雷達(dá)接收信號(hào)的時(shí)域及頻域特性，因此感知信道采用雙選信道，同時(shí)擁有時(shí)間選擇性和頻率選擇性?xún)煞N特性。感知信道建模公式如下[8]：

(7)

其中，Gp為包括雷達(dá)散射截面(Radar Cross Section, RCS)的大尺度增益，計(jì)算公式在式(15)中給出，βp為小尺度復(fù)信道增益，在一個(gè)相干處理間隔內(nèi)連續(xù)[9]，ej2πvpt為多普勒造成的相位影響，e-j2πτpf為傳輸時(shí)延造成的相位影響，Arad(φp,θp)是收發(fā)兩端的天線導(dǎo)向矩陣，Np為直射徑數(shù)，Np=1表示單目標(biāo)模型，Np>1表示多目標(biāo)模型。具體而言，僅關(guān)注第0條路徑，即LOS徑的物理參數(shù)。

為了盡可能貼合5G NR通信信道實(shí)現(xiàn)方法，式(7)中βp和Arad(φp,θp)的表達(dá)式如式(8)(9)。

(8)

其中，F(xiàn)rx,u,θ、Frx,u,φ為接收天線在θLOS,ZOA,φLOS,AOA方向的場(chǎng)向量，F(xiàn)tx,s,θ、Ftx,s,φ為發(fā)射天線在θLOS,ZOD,φLOS,AOD方向的場(chǎng)向量，θLOS,φLOS為L(zhǎng)OS簇的垂直角度和水平角度。

(9)

為了得到大尺度增益Gp，還需要對(duì)感知目標(biāo)RCS進(jìn)行建模。

高速公路場(chǎng)景中的目標(biāo)多為運(yùn)行中的車(chē)輛，為了簡(jiǎn)化計(jì)算，將汽車(chē)目標(biāo)建模為4×4×2 m的長(zhǎng)方體，將長(zhǎng)方體的中心作為汽車(chē)模型的位置。

在全局坐標(biāo)系中，將雷達(dá)的位置設(shè)置為坐標(biāo)系原點(diǎn)，目標(biāo)位置到原點(diǎn)之間的向量模長(zhǎng)即為目標(biāo)與雷達(dá)之間的距離。

將感知目標(biāo)拆分成若干個(gè)簡(jiǎn)單面元，每個(gè)面元的RCS由尺寸因子A、材料因子Rt及方向性系數(shù)D構(gòu)成[10]，RCS計(jì)算方法如下：

RCS=A×Rt×D

(10)

(1)如圖2所示，尺寸因子A即目標(biāo)的每個(gè)簡(jiǎn)單面元在入射投影口鏡面上的投影面積。入射投影口鏡面為過(guò)目標(biāo)中心點(diǎn)且垂直于入射波方向的平面。計(jì)算每個(gè)面元的投影面積A，計(jì)算方法如下：

圖2 雷達(dá)目標(biāo)投影面積計(jì)算

A=x×w

(11)

式中，x表示面元的投影線長(zhǎng)度，w表示面元的投影線寬度。

(2)感知目標(biāo)反射率(材料因子)Rt是由目標(biāo)材料的電磁參數(shù)(即材料介電常數(shù)和磁導(dǎo)率)決定的，材料因子Rt計(jì)算方法如下：

(12)

式中，μ為目標(biāo)材料的磁導(dǎo)率，ξ為目標(biāo)材料的介電常數(shù)。本文中取汽車(chē)常用的鋁合金作為目標(biāo)材料。

(3)感知目標(biāo)面元的方向性系數(shù)受不同入射方向(雷達(dá)視角)下的目標(biāo)表面形狀特性影響。當(dāng)感知目標(biāo)的面元為平面時(shí)，方向性系數(shù)計(jì)算公式如下[11]：

(13)

式中，ap和bp為感知目標(biāo)面元的長(zhǎng)和寬；φp為入射波相對(duì)于平面的水平入射角；ψp為入射電磁波與平面法線的夾角，λ為入射電磁波波長(zhǎng)。

完成尺寸因子、材料因子及方向性系數(shù)的計(jì)算后，將目標(biāo)所有面元的RCS累積求和，得到目標(biāo)的總RCS。

(14)

式(8)中，N為目標(biāo)表面上的面元總數(shù)量。

根據(jù)RCS計(jì)算感知信道的大尺度增益Gp，由雷達(dá)方程[12]：

(15)

其中σRCS,p為目標(biāo)p的RCS，rp為目標(biāo)p與雷達(dá)之間的距離。

2.4 回波接收與參數(shù)估計(jì)

對(duì)于目標(biāo)感知，在雷達(dá)接收端，回波信號(hào)經(jīng)過(guò)OFDM解調(diào)制過(guò)程后，進(jìn)行雷達(dá)收端的波束賦形，將物理天線維度的接收數(shù)據(jù)映射到邏輯天線端口維度，之后對(duì)感知目標(biāo)的距離及速度信息進(jìn)行估計(jì)。在1.2中已經(jīng)對(duì)距離與速度譜聯(lián)合估計(jì)算法原理進(jìn)行了介紹，下面為雷達(dá)接收端聯(lián)合估計(jì)檢測(cè)的步驟[2]。

首先去除發(fā)送端信息，用雷達(dá)接收端調(diào)制符號(hào)矩陣除以基站發(fā)射端調(diào)制符號(hào)矩陣，得到Ddiv之后，進(jìn)行速度估計(jì)與距離聯(lián)合估計(jì)，計(jì)算Ddiv矩陣中每列元素(即每個(gè)子載波上)的DFT，得到矩陣Ddiv-fft；計(jì)算Ddiv矩陣中每行元素(即每個(gè)OFDM符號(hào)上)的IDFT，求出做完IDFT后矩陣中的最大元素序號(hào)(k,l)，并根據(jù)k和l計(jì)算目標(biāo)速度與距離。

(16)

最后，將上一步中得到的矩陣的行轉(zhuǎn)化為距離，列轉(zhuǎn)化為速度，畫(huà)出歸一化二維雷達(dá)圖像。分別對(duì)矩陣每一行即每一列求和，畫(huà)出感知速度/距離圖像。

3 仿真性能評(píng)估

3.1 目標(biāo)距離估計(jì)

設(shè)置目標(biāo)的速度為120 km/h，距離為30 m，在三種不同的OFDM符號(hào)數(shù)及子載波數(shù)配置下對(duì)目標(biāo)距離進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)結(jié)果(見(jiàn)圖3—圖5)：

圖3 Nsym=140,Nc=1272，距離估計(jì)結(jié)果

圖5 Nsym=1120,Nc=3168，距離估計(jì)結(jié)果

整理各次仿真的距離估計(jì)結(jié)果，得到表3。

表3 不同配置下距離估計(jì)結(jié)果

通過(guò)對(duì)不同配置下的距離估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，可以得出結(jié)論：本文中仿真平臺(tái)的雷達(dá)感知模塊，可以較為準(zhǔn)確地估計(jì)感知目標(biāo)到雷達(dá)的距離。

由式(16)可以計(jì)算出距離估計(jì)的理論分辨率，距離分辨率與載波數(shù)Nc和SCS的乘積成反比，乘積越大，估計(jì)結(jié)果越精確。在三種不同配置下的估計(jì)誤差都小于理論分辨率，說(shuō)明估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.2 目標(biāo)速度估計(jì)

設(shè)置目標(biāo)的速度為120 km/h，距離為30 m，在3.2節(jié)相同的OFDM符號(hào)數(shù)及子載波數(shù)配置下對(duì)目標(biāo)速度進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)結(jié)果(見(jiàn)圖6—圖8)。

圖6 Nsym=140,Nc=1272，速度估計(jì)結(jié)果

圖7 Nsym=280,Nc=1272，速度估計(jì)結(jié)果

圖8 Nsym=1120,Nc=3168，速度估計(jì)結(jié)果

整理各次仿真的速度估計(jì)結(jié)果，得到表4。

表4 不同配置下速度估計(jì)結(jié)果

通過(guò)不同配置下的速度估計(jì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，可以得出結(jié)論：本文中仿真平臺(tái)的雷達(dá)感知模塊，可以較為準(zhǔn)確地估計(jì)感知目標(biāo)與雷達(dá)的相對(duì)速度。

由式(16)可以計(jì)算出速度估計(jì)的理論分辨率，速度分辨率與符號(hào)數(shù)Nsym和符號(hào)長(zhǎng)度TOFDM的乘積成反比，乘積越大，估計(jì)越精確。在三種不同配置下估計(jì)誤差都小于理論分辨率，說(shuō)明估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)的面向5G演進(jìn)的通感融合鏈路級(jí)仿真平臺(tái)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，感知估計(jì)結(jié)果準(zhǔn)確性好、精度較高，且采用模塊化設(shè)計(jì)，具有較強(qiáng)的可擴(kuò)展性，在今后仍可隨著通感融合技術(shù)的發(fā)展不斷完善。

通感融合在5G演進(jìn)中的應(yīng)用正處于起步階段，各種新的通感融合技術(shù)的提出都需要進(jìn)行仿真驗(yàn)證與性能評(píng)估作為支撐?？梢灶A(yù)見(jiàn)，在未來(lái)對(duì)通感融合的仿真平臺(tái)的需求將會(huì)日漸增長(zhǎng)。